AdaGrad

caffe优化方法

loss.caffe中的solver有：StochasticGradientDescent(type:“SGD”)AdaDelta(type:”AdaDelta”)AdaptiveGradient(type:“AdaGrad
foolsnowman·2016-05-08 15:00

优化算法动画演示Alec Radford's animations for optimization algorithms

AlecRadfordhascreatedsomegreatanimationscomparingoptimizationalgorithmsSGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta
garfielder007·2016-03-29 12:41

An overview of gradient descent optimization algorithms

1.随机梯度下降（SGD）2.小批量梯度下降（mini-batch）3.最优点附近加速且稳定的动量法（Momentum）4.在谷歌毛脸中也使用的自适应学习率AdaGrad5.克服AdaGrad梯度消失的
beihangzxm123·2016-03-28 10:51

优化算法基本原理

在Caffe现在的版本中，主要使用了三种优化算法SGD、AdaGrad、以及NAG，这三种算法快速、高效，缺点就是极容易收敛到局部极值点或者不容易收敛。
chengxingabc·2016-03-23 10:00

Caffe中的优化方法

Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是StochasticGradientDescent(SGD),AdaptiveGradient(ADAGRAD),andNesterov’sAccelerated
Losteng·2016-03-10 20:00

各种优化方法总结比较（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）

前言这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练
luo123n·2016-02-21 22:00

各种优化方法总结比较（sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta）

转自：点击打开链接前言这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。SGDSGD指stochasticgradientdescent，即随机梯度下降。是梯度下降的batch版本。对于训练数据集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本。我们每次更新都利用一个batch的
blue_jjw·2016-02-10 21:05

Caffe傻瓜系列(7)：solver优化方法

caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:"SGD"),AdaDelta(type:"AdaDelta"),AdaptiveGradient(type:"AdaGrad
langb2014·2016-01-04 19:00

Caffe学习系列(8)：solver优化方法

caffe总共提供了六种优化方法：StochasticGradientDescent(type:"SGD"),AdaDelta(type:"AdaDelta"),AdaptiveGradient(type:"AdaGrad
qq_26898461·2016-01-01 17:00

Caffe中的优化方法

Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是StochasticGradientDescent(SGD),AdaptiveGradient(ADAGRAD),andNesterov’sAccelerate
langb2014·2015-11-09 10:00

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-03-优化器

比如最常用的随机梯度下降法(SGD)，还有Adagrad、A
niuwei22007·2015-10-14 21:00

Caffe中的优化方法：SGD、ADAGRAD、NAG，loss的计算

Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是StochasticGradientDescent(SGD),AdaptiveGradient(ADAGRAD),andNesterov’sAccelerated
q375010308·2015-07-23 14:11

Caffe中的优化方法：SGD、ADAGRAD、NAG，loss的计算

Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是StochasticGradientDescent(SGD),AdaptiveGradient(ADAGRAD),andNesterov’sAccelerate
q375010308·2015-07-23 14:00

caffe study(4) - 优化算法基本原理

在Caffe现在的版本中，主要使用了三种优化算法SGD、AdaGrad、以及NAG，这三种算法快速、高效，缺点就是极容易收敛到局部极值点或者不容易收敛。
lien0906·2015-07-14 09:00

Deep Learning for Nature Language Processing --- 第六讲

OverviewToday:一些有用的策略和技巧：1.多任务学习（multi-tasklearning）2.非线性函数（Nonlinearities）3.检查求导是否正确（gradientcheck）4.Momentum,AdaGrad
meanme·2015-07-06 13:00

Caffe中的优化方法

Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是StochasticGradientDescent(SGD),AdaptiveGradient(ADAGRAD),andNesterov’sAccelerated
Danieljf24·2015-01-20 21:19

Caffe中的优化方法

Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是StochasticGradientDescent(SGD),AdaptiveGradient(ADAGRAD),andNesterov’sAccelerate
Daniel_djf·2015-01-20 21:00
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